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北大青鸟java培训：开源大数据分析工具？
考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化，企业往往很难找到适合自己的大数据收集与分析工具。
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然而，混乱的时局之下已经有多种方案脱颖而出，证明其能够帮助大家切实完成大数据分析类工作。
下面湖北IT培训将整理出一份包含十款工具的清单，从而有效压缩选择范畴。
OpenRefine这是一款高人气数据分析工具，适用于各类与分析相关的任务。
这意味着即使大家拥有多川不同数据类型及名称，这款工具亦能够利用其强大的聚类算法完成条目分组。
在聚类完成后，分析即可开始。
Hadoop大数据与Hadoop可谓密不可分。
这套软件库兼框架能够利用简单的编程模型将大规模数据集分发于计算机集群当中。
其尤为擅长处理大规模数据并使其可用于本地设备当中。
作为Hadoop的开发方，Apache亦在不断强化这款工具以提升其实际效果。
Storm同样来自Apache的Storm是另一款伟大的实时计算系统，能够极大强化无限数据流的处理效果。
其亦可用于执行多种其它与大数据相关的任务，具体包括分布式RPC、持续处理、在线机器学习以及实时分析等等。
使用Storm的另一大优势在于，其整合了大量其它技术，从而进一步降低大数据处理的复杂性。
Plotly这是一款数据可视化工具，可兼容JaScript、MATLAB、Python以及R等语言。
Plotly甚至能够帮助不具备代码编写技能或者时间的用户完成动态可视化处理。
这款工具常由新一代数据科学家使用，因为其属于一款业务开发平台且能够快速完成大规模数据的理解与分析。
Rapidminer作为另一款大数据处理必要工具，Rapidminer属于一套开源数据科学平台，且通过可视化编程机制发挥作用。
其功能包括对模型进行修改、分析与创建，且能够快速将结果整合至业务流程当中。
Rapidminer目前备受瞩目，且已经成为众多知名数据科学家心目中的可靠工具。
CassandraApacheCassandra是另一款值得关注的工具，因为其能够有效且高效地对大规模数据加以管理。
它属于一套可扩展NoSQL数据库，能够监控多座数据中心内的数据并已经在Netflix及eBay等知名企业当中效力。
HadoopMapReduce这是一套软件框架，允许用户利用其编写出以可靠方式并发处理大规模数据的应用。
MapReduce应用主要负责完成两项任务，即映射与规约，并由此提供多种数据处理结果。
这款工具最初由谷歌公司开发完成。
Bokeh这套可视化框架的主要目标在于提供精致且简洁的图形处理结果，用以强化大规模数据流的交互能力。
其专门供Python语言使用。
WolframAlpha这是一套搜索引擎，旨在帮助用户搜索其需要的计算素材或者其它内容。
举例来说，如果大家输入“Facebook”，即可获得与Facebook相关的HTML元素结构、输入解释、Web托管信息、网络统计、子域、Alexa预估以及网页信息等大量内容。
大数据可视化分析平台哪个好？
星环科技
星环信息科技主要从事大数据时代核心平台数据库软件的研发与服务，被Gartner列为国际主流Hadoop发行版厂商。其产品Transwarp Data Hub提供高速SQL引擎Transwarp Inceptor, NoSQL搜索引擎Transwarp Hyperbase、流处理引擎Transwarp Stream和数据挖掘组件Transwarp Discover。
帆软软件
帆软软件由报表软件FineReport起家，目前已成为报表领域的权威者，拥有10年企业数据分析的行业经验。后发布的商业智能自助式BI工具FineBI，提供包括Hadoop、分布式数据库、多维数据库的大数据可视化分析；提供PC端、移动端、大屏的可视化方案，广泛应用于银行、电商、地产、医药、制造、电信、制造、化工等行业，拥有成熟的行业化解决方案。
数据可视化类
数字冰雹
数字冰雹主营大数据可视化业务，提供集设计、程序开发、硬件集成为一体的解决方案，广泛应用于航天战场、智慧城市、网络安全、企业管理、工业监控等领域。
海云数据
海云数据的产品——图易能够集成用户内部系统大量结构化、非结构化数据，在真实的数据源上，将行业大数据进行多维度的可视分析。目前主要应用于公安、航空、快消、制造、金融、医疗、信息安全等领域。
星图数据
星图数据是互联网大数据服务公司，涉及线上零售、线上娱乐、线上教育等领域。基于分布式大数据获取与存储系统进行大数据处理及分析，具有自有的大数据分析体系和云计算处理技术。
用户行为/精准营销分析类
大数据技术使得用户在互联网的行为，得到精准定位，从而细化营销方案、快速迭代产品。这方面的厂商有GrowingIO、神策数据等。
GrowingIO
GrowingIO是基于互联网的用户行为数据分析产品，具有无埋点的数据采集技术，可以通过网页或APP的浏览轨迹、点击记录和鼠标滑动轨迹等行为数据，进行实时的用户行为数据分析，用于优化产品体验，实现精益化运营。
神策数据
与GrowingIO类似，也是基于用户网络行为，采集数据进行分析。技术上提供开放的查询 API 和完整的 SQL 接口，同时与 MapReduce 和 Spark 等计算引擎无缝融合，随时以最高效的方式来访问干净、规范的数据。
分析服务类
提供舆情分析的有百度统计、品友互动、Talking data、友盟、中科数据等等。
百度统计
百度统计是专业的网站流量分析工具，和GA类似，提供免费的流量分析、来源分析、网站分析等多种统计分析服务，能够告诉用户访客是如何找到并浏览用户的网站，在网站上做了些什么，以此来改善访客在用户的网站上的使用体验。
Talking Data
TalkingData是独立的第三方移动数据服务品牌。其产品及服务涵盖移动应用数据统计、移动广告监测、移动游戏运营、公共数据查询、综合数据管理等多款极具针对性的产品及服务。在银行、互联网、电商行业有广泛的数据服务应用。
友盟+
第三方全域大数据服务提供商，通过全面覆盖PC、手机、传感器、无线路由器等多种设备数据，打造全域数据平台。提供全业务链数据应用解决方案，包括基础统计、运营分析、数据决策和数据业务等，帮助企业实现数据化运营和管理。
目前哪些NoSQL数据库应用广泛，各有什么特点
特点：
它们可以处理超大量的数据。
它们运行在便宜的PC服务器集群上。
PC集群扩充起来非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的复杂性和成本。
它们击碎了性能瓶颈。
NoSQL的支持者称，通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间，执行速度变得更快。
“SQL并非适用于所有的程序代码，” 对于那些繁重的重复操作的数据，SQL值得花钱。但是当数据库结构非常简单时，SQL可能没有太大用处。
没有过多的操作。
虽然NoSQL的支持者也承认关系数据库提供了无可比拟的功能集合，而且在数据完整性上也发挥绝对稳定，他们同时也表示，企业的具体需求可能没有那么多。
Bootstrap支持
因为NoSQL项目都是开源的，因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样，不得不从社区中寻求支持。
优点：
易扩展
NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。
大数据量，高性能
NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一种大粒度的Cache，在针对web2.0的交互频繁的应用，Cache性能不高。而NoSQL的 Cache是记录级的，是一种细粒度的Cache，所以NoSQL在这个层面上来说就要性能高很多了。
灵活的数据模型
NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦。这点在大数据量的web2.0时代尤其明显。
高可用
NoSQL在不太影响性能的情况，就可以方便的实现高可用的架构。比如Cassandra，HBase模型，通过复制模型也能实现高可用。
主要应用：
Apache HBase
这个大数据管理平台建立在谷歌强大的BigTable管理引擎基础上。作为具有开源、Java编码、分布式多个优势的数据库，Hbase最初被设计应用于Hadoop平台，而这一强大的数据管理工具，也被Facebook采用，用于管理消息平台的庞大数据。
Apache Storm
用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。Storm为Apache Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能，同时还增加了低延迟的仪表板、安全警报，改进了原有的操作方式，帮助企业更有效率地捕获商业机会、发展新业务。
Apache Spark
该技术采用内存计算，从多迭代批量处理出发，允许将数据载入内存做反复查询，此外还融合数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，Spark用Scala语言实现，构建在HDFS上，能与Hadoop很好的结合，而且运行速度比MapReduce快100倍。
Apache Hadoop
该技术迅速成为了大数据管理标准之一。当它被用来管理大型数据集时，对于复杂的分布式应用，Hadoop体现出了非常好的性能，平台的灵活性使它可以运行在商用硬件系统，它还可以轻松地集成结构化、半结构化和甚至非结构化数据集。
Apache Drill
你有多大的数据集？其实无论你有多大的数据集，Drill都能轻松应对。通过支持HBase、Cassandra和MongoDB，Drill建立了交互式分析平台，允许大规模数据吞吐，而且能很快得出结果。
Apache Sqoop
也许你的数据现在还被锁定于旧系统中，Sqoop可以帮你解决这个问题。这一平台采用并发连接，可以将数据从关系数据库系统方便地转移到Hadoop中，可以自定义数据类型以及元数据传播的映射。事实上，你还可以将数据（如新的数据）导入到HDFS、Hive和Hbase中。
Apache Giraph
这是功能强大的图形处理平台，具有很好可扩展性和可用性。该技术已经被Facebook采用，Giraph可以运行在Hadoop环境中，可以将它直接部署到现有的Hadoop系统中。通过这种方式，你可以得到强大的分布式作图能力，同时还能利用上现有的大数据处理引擎。
Cloudera Impala
Impala模型也可以部署在你现有的Hadoop群集上，监视所有的查询。该技术和MapReduce一样，具有强大的批处理能力，而且Impala对于实时的SQL查询也有很好的效果，通过高效的SQL查询，你可以很快的了解到大数据平台上的数据。
Gephi
它可以用来对信息进行关联和量化处理，通过为数据创建功能强大的可视化效果，你可以从数据中得到不一样的洞察力。Gephi已经支持多个图表类型，而且可以在具有上百万个节点的大型网络上运行。Gephi具有活跃的用户社区，Gephi还提供了大量的插件，可以和现有系统完美的集成到一起，它还可以对复杂的IT连接、分布式系统中各个节点、数据流等信息进行可视化分析。
MongoDB
这个坚实的平台一直被很多组织推崇，它在大数据管理上有极好的性能。MongoDB最初是由DoubleClick公司的员工创建，现在该技术已经被广泛的应用于大数据管理。MongoDB是一个应用开源技术开发的NoSQL数据库，可以用于在JSON这样的平台上存储和处理数据。目前，纽约时报、Craigslist以及众多企业都采用了MongoDB，帮助他们管理大型数据集。（Couchbase服务器也作为一个参考）。
十大顶尖公司：
Amazon Web Services
Forrester将AWS称为“云霸主”，谈到云计算领域的大数据，那就不得不提到亚马逊。该公司的Hadoop产品被称为EMR（Elastic Map Reduce），AWS解释这款产品采用了Hadoop技术来提供大数据管理服务，但它不是纯开源Hadoop，经过修改后现在被专门用在AWS云上。
Forrester称EMR有很好的市场前景。很多公司基于EMR为客户提供服务，有一些公司将EMR应用于数据查询、建模、集成和管理。而且AWS还在创新，Forrester称未来EMR可以基于工作量的需要自动缩放调整大小。亚马逊计划为其产品和服务提供更强大的EMR支持，包括它的RedShift数据仓库、新公布的Kenesis实时处理引擎以及计划中的NoSQL数据库和商业智能工具。不过AWS还没有自己的Hadoop发行版。
Cloudera
Cloudera有开源Hadoop的发行版，这个发行版采用了Apache Hadoop开源项目的很多技术，不过基于这些技术的发行版也有很大的进步。Cloudera为它的Hadoop发行版开发了很多功能，包括Cloudera管理器，用于管理和监控，以及名为Impala的SQL引擎等。Cloudera的Hadoop发行版基于开源Hadoop，但也不是纯开源的产品。当Cloudera的客户需要Hadoop不具备的某些功能时，Cloudera的工程师们就会实现这些功能，或者找一个拥有这项技术的合作伙伴。Forrester表示：“Cloudera的创新方法忠于核心Hadoop，但因为其可实现快速创新并积极满足客户需求，这一点使它不同于其他那些供应商。”目前，Cloudera的平台已经拥有200多个付费客户，一些客户在Cloudera的技术支持下已经可以跨1000多个节点实现对PB级数据的有效管理。
Hortonworks
和Cloudera一样，Hortonworks是一个纯粹的Hadoop技术公司。与Cloudera不同的是，Hortonworks坚信开源Hadoop比任何其他供应商的Hadoop发行版都要强大。Hortonworks的目标是建立Hadoop生态圈和Hadoop用户社区，推进开源项目的发展。Hortonworks平台和开源Hadoop联系紧密，公司管理人员表示这会给用户带来好处，因为它可以防止被供应商套牢（如果Hortonworks的客户想要离开这个平台，他们可以轻松转向其他开源平台）。这并不是说Hortonworks完全依赖开源Hadoop技术，而是因为该公司将其所有开发的成果回报给了开源社区，比如Ambari，这个工具就是由Hortonworks开发而成，用来填充集群管理项目漏洞。Hortonworks的方案已经得到了Teradata、Microsoft、Red Hat和SAP这些供应商的支持。
IBM
当企业考虑一些大的IT项目时，很多人首先会想到IBM。IBM是Hadoop项目的主要参与者之一，Forrester称IBM已有100多个Hadoop部署，它的很多客户都有PB级的数据。IBM在网格计算、全球数据中心和企业大数据项目实施等众多领域有着丰富的经验。“IBM计划继续整合SPSS分析、高性能计算、BI工具、数据管理和建模、应对高性能计算的工作负载管理等众多技术。”
Intel
和AWS类似，英特尔不断改进和优化Hadoop使其运行在自己的硬件上，具体来说，就是让Hadoop运行在其至强芯片上，帮助用户打破Hadoop系统的一些限制，使软件和硬件结合的更好，英特尔的Hadoop发行版在上述方面做得比较好。Forrester指出英特尔在最近才推出这个产品，所以公司在未来还有很多改进的可能，英特尔和微软都被认为是Hadoop市场上的潜力股。
MapR Technologies
MapR的Hadoop发行版目前为止也许是最好的了，不过很多人可能都没有听说过。Forrester对Hadoop用户的调查显示，MapR的评级最高，其发行版在架构和数据处理能力上都获得了最高分。MapR已将一套特殊功能融入其Hadoop发行版中。例如网络文件系统（NFS）、灾难恢复以及高可用性功能。Forrester说MapR在Hadoop市场上没有Cloudera和Hortonworks那样的知名度，MapR要成为一个真正的大企业，还需要加强伙伴关系和市场营销。
Microsoft
微软在开源软件问题上一直很低调，但在大数据形势下，它不得不考虑让Windows也兼容Hadoop，它还积极投入到开源项目中，以更广泛地推动Hadoop生态圈的发展。我们可以在微软的公共云Windows Azure HDInsight产品中看到其成果。微软的Hadoop服务基于Hortonworks的发行版，而且是为Azure量身定制的。
微软也有一些其他的项目，包括名为Polybase的项目，让Hadoop查询实现了SQLServer查询的一些功能。Forrester说：“微软在数据库、数据仓库、云、OLAP、BI、电子表格（包括PowerPivot）、协作和开发工具市场上有很大优势，而且微软拥有庞大的用户群，但要在Hadoop这个领域成为行业领导者还有很远的路要走。”
Pivotal Software
EMC和Vmware部分大数据业务分拆组合产生了Pivotal。Pivotal一直努力构建一个性能优越的Hadoop发行版，为此，Pivotal在开源Hadoop的基础上又添加了一些新的工具，包括一个名为HAWQ的SQL引擎以及一个专门解决大数据问题的Hadoop应用。Forrester称Pivotal Hadoop平台的优势在于它整合了Pivotal、EMC、Vmware的众多技术，Pivotal的真正优势实际上等于EMC和Vmware两大公司为其撑腰。到目前为止，Pivotal的用户还不到100个，而且大多是中小型客户。
Teradata
对于Teradata来说，Hadoop既是一种威胁也是一种机遇。数据管理，特别是关于SQL和关系数据库这一领域是Teradata的专长。所以像Hadoop这样的NoSQL平台崛起可能会威胁到Teradata。相反，Teradata接受了Hadoop，通过与Hortonworks合作，Teradata在Hadoop平台集成了SQL技术，这使Teradata的客户可以在Hadoop平台上方便地使用存储在Teradata数据仓库中的数据。
AMPLab
通过将数据转变为信息，我们才可以理解世界，而这也正是AMPLab所做的。AMPLab致力于机器学习、数据挖掘、数据库、信息检索、自然语言处理和语音识别等多个领域，努力改进对信息包括不透明数据集内信息的甄别技术。除了Spark，开源分布式SQL查询引擎Shark也源于AMPLab，Shark具有极高的查询效率，具有良好的兼容性和可扩展性。近几年的发展使计算机科学进入到全新的时代，而AMPLab为我们设想一个运用大数据、云计算、通信等各种资源和技术灵活解决难题的方案，以应对越来越复杂的各种难题。
如何打造高性能大数据分析平台
1.大数据是什么?
大数据是最近IT界最常用的术语之一。然而对大数据的定义也不尽相同，所有已知的论点例如结构化的和非结构化、大规模的数据等等都不够完整。大数据系统通常被认为具有数据的五个主要特征，通常称为数据的5 Vs。分别是大规模，多样性，高效性、准确性和价值性。
据Gartner称，大规模可以被定义为“在本(地)机数据采集和处理技术能力不足以为用户带来商业价值。当现有的技术能够针对性的进行改造后来处理这种规模的数据就可以说是一个成功的大数据解决方案。
这种大规模的数据没将不仅仅是来自于现有的数据源，同时也会来自于一些新兴的数据源，例如常规(手持、工业)设备，日志，汽车等，当然包括结构化的和非结构化的数据。
据Gartner称，多样性可以定义如下：“高度变异的信息资产，在生产和消费时不进行严格定义的包括多种形式、类型和结构的组合。同时还包括以前的历史数据，由于技术的变革历史数据同样也成为多样性数据之一 “。
高效性可以被定义为来自不同源的数据到达的速度。从各种设备，传感器和其他有组织和无组织的数据流都在不断进入IT系统。由此，实时分析和对于该数据的解释(展示)的能力也应该随之增加。
根据Gartner，高效性可以被定义如下：“高速的数据流I/O(生产和消费)，但主要聚焦在一个数据集内或多个数据集之间的数据生产的速率可变上”。
准确性，或真实性或叫做精度是数据的另一个重要组成方面。要做出正确的商业决策，当务之急是在数据上进行的所有分析必须是正确和准确(精确)的。
大数据系统可以提供巨大的商业价值。像电信，金融，电子商务，社交媒体等，已经认识到他们的数据是一个潜在的巨大的商机。他们可以预测用户行为，并推荐相关产品，提供危险交易预警服务，等等。
与其他IT系统一样，性能是大数据系统获得成功的关键。本文的中心主旨是要说明如何让大数据系统保证其性能。
2.大数据系统应包含的功能模块
大数据系统应该包含的功能模块，首先是能够从多种数据源获取数据的功能，数据的预处理(例如，清洗，验证等)，存储数据，数据处理、数据分析等(例如做预测分析，生成在线使用建议等等)，最后呈现和可视化的总结、汇总结果。
下图描述了大数据系统的这些高层次的组件：
2.1各种各样的数据源
当今的IT生态系统，需要对各种不同种类来源的数据进行分析。这些来源可能是从在线Web应用程序，批量上传或feed，流媒体直播数据，来自工业、手持、家居传感的任何东西等等。
显然从不同数据源获取的数据具有不同的格式、使用不同的协议。例如，在线的Web应用程序可能会使用SOAP / XML格式通过HTTP发送数据，feed可能会来自于CSV文件，其他设备则可能使用MQTT通信协议。
由于这些单独的系统的性能是不在大数据系统的控制范围之内，并且通常这些系统都是外部应用程序，由第三方供应商或团队提供并维护，所以本文将不会在深入到这些系统的性能分析中去。
2.2数据采集
第一步，获取数据。这个过程包括分析，验证，清洗，转换，去重，然后存到适合你们公司的一个持久化设备中(硬盘、存储、云等)。
在下面的章节中，本文将重点介绍一些关于如何获取数据方面的非常重要的技巧。请注意，本文将不讨论各种数据采集技术的优缺点。
2.3存储数据
第二步，一旦数据进入大数据系统，清洗，并转化为所需格式时，这些过程都将在数据存储到一个合适的持久化层中进行。
在下面的章节中，本文将介绍一些存储方面的最佳实践(包括逻辑上和物理上)。在本文结尾也会讨论一部分涉及数据安全方面的问题。
2.4数据处理和分析
第三步，在这一阶段中的一部分干净数据是去规范化的，包括对一些相关的数据集的数据进行一些排序，在规定的时间间隔内进行数据结果归集，执行机器学习算法，预测分析等。
在下面的章节中，本文将针对大数据系统性能优化介绍一些进行数据处理和分析的最佳实践。
2.5数据的可视化和数据展示
最后一个步骤，展示经过各个不同分析算法处理过的数据结果。该步骤包括从预先计算汇总的结果(或其他类似数据集)中的读取和用一种友好界面或者表格(图表等等)的形式展示出来。这样便于对于数据分析结果的理解。
3.数据采集中的性能技巧
数据采集是各种来自不同数据源的数据进入大数据系统的第一步。这个步骤的性能将会直接决定在一个给定的时间段内大数据系统能够处理的数据量的能力。
数据采集过程基于对该系统的个性化需求，但一些常用执行的步骤是 – 解析传入数据，做必要的验证，数据清晰，例如数据去重，转换格式，并将其存储到某种持久层。
涉及数据采集过程的逻辑步骤示如下图所示：
下面是一些性能方面的技巧：
●来自不同数据源的传输应该是异步的。可以使用文件来传输、或者使用面向消息的(MoM)中间件来实现。由于数据异步传输，所以数据采集过程的吞吐量可以大大高于大数据系统的处理能力。 异步数据传输同样可以在大数据系统和不同的数据源之间进行解耦。大数据基础架构设计使得其很容易进行动态伸缩，数据采集的峰值流量对于大数据系统来说算是安全的。
●如果数据是直接从一些外部数据库中抽取的，确保拉取数据是使用批量的方式。
●如果数据是从feed file解析，请务必使用合适的解析器。例如，如果从一个XML文件中读取也有不同的解析器像JDOM，SAX，DOM等。类似地，对于CSV，JSON和其它这样的格式，多个解析器和API是可供选择。选择能够符合需求的性能最好的。
●优先使用内置的验证解决方案。大多数解析/验证工作流程的通常运行在服务器环境(ESB /应用服务器)中。大部分的场景基本上都有现成的标准校验工具。在大多数的情况下，这些标准的现成的工具一般来说要比你自己开发的工具性能要好很多。
●类似地，如果数据XML格式的，优先使用XML(XSD)用于验证。
●即使解析器或者校等流程使用自定义的脚本来完成，例如使用java优先还是应该使用内置的函数库或者开发框架。在大多数的情况下通常会比你开发任何自定义代码快得多。
●尽量提前滤掉无效数据，以便后续的处理流程都不用在无效数据上浪费过多的计算能力。
●大多数系统处理无效数据的做法通常是存放在一个专门的表中，请在系统建设之初考虑这部分的数据库存储和其他额外的存储开销。
●如果来自数据源的数据需要清洗，例如去掉一些不需要的信息，尽量保持所有数据源的抽取程序版本一致，确保一次处理的是一个大批量的数据，而不是一条记录一条记录的来处理。一般来说数据清洗需要进行表关联。数据清洗中需要用到的静态数据关联一次，并且一次处理一个很大的批量就能够大幅提高数据处理效率。
●数据去重非常重要这个过程决定了主键的是由哪些字段构成。通常主键都是时间戳或者id等可以追加的类型。一般情况下，每条记录都可能根据主键进行索引来更新，所以最好能够让主键简单一些，以保证在更新的时候检索的性能。
●来自多个源接收的数据可以是不同的格式。有时，需要进行数据移植，使接收到的数据从多种格式转化成一种或一组标准格式。
●和解析过程一样，我们建议使用内置的工具，相比于你自己从零开发的工具性能会提高很多。
●数据移植的过程一般是数据处理过程中最复杂、最紧急、消耗资源最多的一步。因此，确保在这一过程中尽可能多的使用并行计算。
●一旦所有的数据采集的上述活动完成后，转换后的数据通常存储在某些持久层，以便以后分析处理，综述，聚合等使用。
●多种技术解决方案的存在是为了处理这种持久(RDBMS，NoSQL的分布式文件系统，如Hadoop和等)。
●谨慎选择一个能够最大限度的满足需求的解决方案。
4.数据存储中的性能技巧
一旦所有的数据采集步骤完成后，数据将进入持久层。
在本节中将讨论一些与数据数据存储性能相关的技巧包括物理存储优化和逻辑存储结构(数据模型)。这些技巧适用于所有的数据处理过程，无论是一些解析函数生的或最终输出的数据还是预计算的汇总数据等。
●首先选择数据范式。您对数据的建模方式对性能有直接的影响，例如像数据冗余，磁盘存储容量等方面。对于一些简单的文件导入数据库中的场景，你也许需要保持数据原始的格式，对于另外一些场景，如执行一些分析计算聚集等，你可能不需要将数据范式化。
●大多数的大数据系统使用NoSQL数据库替代RDBMS处理数据。
●不同的NoSQL数据库适用不同的场景，一部分在select时性能更好，有些是在插入或者更新性能更好。
●数据库分为行存储和列存储。
●具体的数据库选型依赖于你的具体需求(例如，你的应用程序的数据库读写比)。
●同样每个数据库都会根据不同的配置从而控制这些数据库用于数据库复制备份或者严格保持数据一致性。
●这些设置会直接影响数据库性能。在数据库技术选型前一定要注意。
●压缩率、缓冲池、超时的大小，和缓存的对于不同的NoSQL数据库来说配置都是不同的，同时对数据库性能的影响也是不一样的。
●数据Sharding和分区是这些数据库的另一个非常重要的功能。数据Sharding的方式能够对系统的性能产生巨大的影响，所以在数据Sharding和分区时请谨慎选择。
●并非所有的NoSQL数据库都内置了支持连接，排序，汇总，过滤器，索引等。
●如果有需要还是建议使用内置的类似功能，因为自己开发的还是不灵。
●NoSQLs内置了压缩、编解码器和数据移植工具。如果这些可以满足您的部分需求，那么优先选择使用这些内置的功能。这些工具可以执行各种各样的任务，如格式转换、压缩数据等，使用内置的工具不仅能够带来更好的性能还可以降低网络的使用率。
●许多NoSQL数据库支持多种类型的文件系统。其中包括本地文件系统，分布式文件系统，甚至基于云的存储解决方案。
●如果在交互式需求上有严格的要求，否则还是尽量尝试使用NoSQL本地(内置)文件系统(例如HBase 使用HDFS)。
●这是因为，如果使用一些外部文件系统/格式，则需要对数据进行相应的编解码/数据移植。它将在整个读/写过程中增加原本不必要的冗余处理。
●大数据系统的数据模型一般来说需要根据需求用例来综合设计。与此形成鲜明对比的是RDMBS数据建模技术基本都是设计成为一个通用的模型，用外键和表之间的关系用来描述数据实体与现实世界之间的交互。
●在硬件一级，本地RAID模式也许不太适用。请考虑使用SAN存储。
5.数据处理分析中的性能技巧
数据处理和分析是一个大数据系统的核心。像聚合，预测，聚集，和其它这样的逻辑操作都需要在这一步完成。
本节讨论一些数据处理性能方面的技巧。需要注意的是大数据系统架构有两个组成部分，实时数据流处理和批量数据处理。本节涵盖数据处理的各个方面。
●在细节评估和数据格式和模型后选择适当的数据处理框架。
●其中一些框架适用于批量数据处理，而另外一些适用于实时数据处理。
●同样一些框架使用内存模式，另外一些是基于磁盘io处理模式。
●有些框架擅长高度并行计算，这样能够大大提高数据效率。
●基于内存的框架性能明显优于基于磁盘io的框架，但是同时成本也可想而知。
●概括地说，当务之急是选择一个能够满足需求的框架。否则就有可能既无法满足功能需求也无法满足非功能需求，当然也包括性能需求。
●一些这些框架将数据划分成较小的块。这些小数据块由各个作业独立处理。协调器管理所有这些独立的子作业
●在数据分块是需要当心。
●该数据快越小，就会产生越多的作业，这样就会增加系统初始化作业和清理作业的负担。
●如果数据快太大，数据传输可能需要很长时间才能完成。这也可能导致资源利用不均衡，长时间在一台服务器上运行一个大作业，而其他服务器就会等待。
●不要忘了查看一个任务的作业总数。在必要时调整这个参数。
●最好实时监控数据块的传输。在本机机型io的效率会更高，这么做也会带来一个副作用就是需要将数据块的冗余参数提高(一般hadoop默认是3份)这样又会反作用使得系统性能下降。
●此外，实时数据流需要与批量数据处理的结果进行合并。设计系统时尽量减少对其他作业的影响。
●大多数情况下同一数据集需要经过多次计算。这种情况可能是由于数据抓取等初始步骤就有报错，或者某些业务流程发生变化，值得一提的是旧数据也是如此。设计系统时需要注意这个地方的容错。
●这意味着你可能需要存储原始数据的时间较长，因此需要更多的存储。
●数据结果输出后应该保存成用户期望看到的格式。例如，如果最终的结果是用户要求按照每周的时间序列汇总输出，那么你就要将结果以周为单位进行汇总保存。
●为了达到这个目标，大数据系统的数据库建模就要在满足用例的前提下进行。例如，大数据系统经常会输出一些结构化的数据表，这样在展示输出上就有很大的优势。
●更常见的是，这可能会这将会让用户感觉到性能问题。例如用户只需要上周的数据汇总结果，如果在数据规模较大的时候按照每周来汇总数据，这样就会大大降低数据处理能力。
●一些框架提供了大数据查询懒评价功能。在数据没有在其他地方被使用时效果不错。
●实时监控系统的性能，这样能够帮助你预估作业的完成时间。
6.数据可视化和展示中的性能技巧
精心设计的高性能大数据系统通过对数据的深入分析，能够提供有价值战略指导。这就是可视化的用武之地。良好的可视化帮助用户获取数据的多维度透视视图。
需要注意的是传统的BI和报告工具，或用于构建自定义报表系统无法大规模扩展满足大数据系统的可视化需求。同时，许多COTS可视化工具现已上市。
本文将不会对这些个别工具如何进行调节，而是聚焦在一些通用的技术，帮助您能打造可视化层。
●确保可视化层显示的数据都是从最后的汇总输出表中取得的数据。这些总结表可以根据时间短进行汇总，建议使用分类或者用例进行汇总。这么做可以避免直接从可视化层读取整个原始数据。
●这不仅最大限度地减少数据传输，而且当用户在线查看在报告时还有助于避免性能卡顿问题。
●重分利用大化可视化工具的缓存。缓存可以对可视化层的整体性能产生非常不错的影响。
●物化视图是可以提高性能的另一个重要的技术。
●大部分可视化工具允许通过增加线程数来提高请求响应的速度。如果资源足够、访问量较大那么这是提高系统性能的好办法。
●尽量提前将数据进行预处理，如果一些数据必须在运行时计算请将运行时计算简化到最小。
●可视化工具可以按照各种各样的展示方法对应不同的读取策略。其中一些是离线模式、提取模式或者在线连接模式。每种服务模式都是针对不同场景设计的。
●同样，一些工具可以进行增量数据同步。这最大限度地减少了数据传输，并将整个可视化过程固化下来。
●保持像图形，图表等使用最小的尺寸。
●大多数可视化框架和工具的使用可缩放矢量图形(SVG)。使用SVG复杂的布局可能会产生严重的性能影响。
7.数据安全以及对于性能的影响
像任何IT系统一样安全性要求也对大数据系统的性能有很大的影响。在本节中，我们讨论一下安全对大数据平台性能的影响。
– 首先确保所有的数据源都是经过认证的。即使所有的数据源都是安全的，并且没有针对安全方面的需求，那么你可以灵活设计一个安全模块来配置实现。
– 数据进过一次认证，那么就不要进行二次认证。如果实在需要进行二次认证，那么使用一些类似于token的技术保存下来以便后续继续使用。这将节省数据一遍遍认证的开销。
– 您可能需要支持其他的认证方式，例如基于PKI解决方案或Kerberos。每一个都有不同的性能指标，在最终方案确定前需要将其考虑进去。
– 通常情况下数据压缩后进入大数据处理系统。这么做好处非常明显不细说。
– 针对不同算法的效率、对cpu的使用量你需要进行比较来选出一个传输量、cpu使用量等方面均衡的压缩算法。
– 同样，评估加密逻辑和算法，然后再选择。
– 明智的做法是敏感信息始终进行限制。
– 在审计跟踪表或登录时您可能需要维护记录或类似的访问，更新等不同的活动记录。这可能需要根据不同的监管策略和用户需求个性化的进行设计和修改。
– 注意，这种需求不仅增加了数据处理的复杂度，但会增加存储成本。
– 尽量使用下层提供的安全技术，例如操作系统、数据库等。这些安全解决方案会比你自己设计开发性能要好很多。
8.总结
本文介绍了各种性能方面的技巧，这些技术性的知道可以作为打造大数据分析平台的一般准则。大数据分析平台非常复杂，为了满足这种类型系统的性能需求，需要我们从开始建设的时候进行考量。
本文介绍的技术准则可以用在大数据平台建设的各个不同阶段，包括安全如何影响大数据分析平台的性能。
业界最全的Redis可视化工具横向评测
QuickRedis 是一款 永久免费 的 Redis 可视化管理工具。它支持直连、哨兵、集群模式，支持亿万数量级的 key，还有令人兴奋的事情 UI。QuickRedis 支持 Windows 、 Mac OS X 和 Linux 下运行。
下载地址：QuickRedis: QuickRedis 是一款 永久免费 的 Redis 可视化管理工具。它支持直连、哨兵、集群模式，支持亿万数量级的 key，还有令人兴奋的 UI。QuickRedis 支持 Windows 、 Mac OS X 和 Linux 下运行。
界面截图：
RDM 是存在时间最久最古老的Redis可视化工具。基于 Qt 5 开发，支持跨平台的桌面管理工具，由社区爱好者们共同维护。提供开源版本，但是安装比较麻烦，需要自己编译，github上提供的下载安装地址打不开。最大的缺陷是收费且很贵，企业员工： 379 每年。
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界面截图：
布局简洁，跨平台支持。MAC 版本收费。
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TablePlus是一个现代化的本地工具，UI优雅，redis功能相对简单，正如他的取名一样，操作非常的表单化。它允许您同时管理多个数据库，如MySQL、PostgreSQL、SQLite、microsoftsqlserver等等。
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界面截图：
开源免费，但是RedisPlus将不再更新。
下载地址：RedisPlus: RedisPlus是为Redis可视化管理开发的一款开源免费的桌面客户端软件，支持Windows 、Linux 、Mac三大系统平台，RedisPlus提供更加高效、方便、快捷的使用体验，有着更加现代化的用户界面风格。
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这是一款在苹果app store下载的redis可视化工具。
下载地址：Mac App Store
界面截图：
布局简洁，跨平台支持。免费。
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界面截图：
这个软件来头挺大的，是redis labs出的一款监控分析级别的redis可视化工具。这款软件是web版的
那redis labs是啥公司，redis labs创立于2011年，公司致力于为Redis、Memcached等流行的NoSQL开源数据库提供云托管服务。可以算是专门致力于redis云的一家专业公司。他们的提供的软件中，除了可以连接企业私有的redis服务，也可以连接他们的redis云。
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Iedis是一款基于IntelliJ IDEA的插件，在IDEA的plugin市场里就可以搜到，但是为收费插件。可试用7天。
下载地址：idea plugins
界面截图：
# 评测总结
前面介绍的9款redis可视化工具，供大家参考和比较。如果你想获得免费、功能比收费还要强大且界面精美，依次推荐QuickRedis、medis和AnotherRedisDesktopManager。
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